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简历 - Jayson Boubin
SoftwarePilot 我是 SoftwarePilot 的首席开发人员，SoftwarePilot 是一种支持完全自主飞行系统的中间件。SoftwarePilot 已被克隆数百次，我本人、ReRoutLab 的研究人员以及世界各地的一群科学家和业余爱好者都在使用它，利用尖端的 AI 库开发最先进的自主系统。SoftwarePilot 是开源的，可在 Github 上找到：github.com/boubinjg/SoftwarePilot
enmeval.pdf
描述在用户定义的设置（即调整）的所有组合上运行生态利基模型，执行交叉验证以评估模型，并返回数据表以帮助选择最佳模型设置，以平衡拟合优点和模型复杂性。还具有空间（或没有）以交叉验证分配数据的功能，以绘制重新销售的多个可视化，以估算效率和效果大小，以估算性能群体的显着性和效果大小，并计算模型预测之间的重叠范围。包装最初是为Maxent模型制造的（Phillips等人。2006，Phillips等。 2017），但是Curlant版本允许任何建模算法可能扩展。 广泛的Vi-Gnette可以指导用户掌握大多数包装功能，但不幸的是，可以在包装的Github页面网站上找到文件大小，但可以在此处找到：。2006，Phillips等。2017），但是Curlant版本允许任何建模算法可能扩展。广泛的Vi-Gnette可以指导用户掌握大多数包装功能，但不幸的是，可以在包装的Github页面网站上找到文件大小，但可以在此处找到：。
Covid-19 行为追踪器关于疫苗接种的见解
2 调查于 5 月 14 日至 6 月 4 日进行。 *中国代表了在线人口。 **印度代表了城市在线人口。 报告由伦敦帝国理工学院大数据和分析部门编写。 问题全文可在 www.coviddatahub.com 上找到。 YouGov 正在通过 Github 向世界各地的研究人员免费提供匿名受访者级别的数据。
对AI模型对代码生成安全性的影响的系统文献综述
尽管最初引起了人们的关注，但越来越多的组织依靠人工智能（AI）来增强其软件开发生命周期中的运营工作流动，并支持编写软件文物。最著名的工具之一是Github Copilot。它是由Microsoft创建的，依赖OpenAI的Codex模型，并在Github上公开可用的开源代码进行了培训（Chen等，2021）。就像许多类似的工具一样，例如Codeparrot，Polyododer，Starcoder -Copilot也是在大型语言模型（LLM）上构建的，该模型已接受了编程语言的培训。使用LLMS进行此类任务是一个想法，至少可以追溯到Openai Chatgpt的公开发行。但是，在软件开发中使用自动化和AI是一把双刃剑。虽然可以提高代码效率，但AI生成的代码的质量是有问题的。一些模型引入了众所周知的漏洞，例如在Miter的共同弱点枚举（CWE）中记录的漏洞，列出了前25名“最危险的软件弱点”。其他人则产生了所谓的“愚蠢的虫子”，即开发人员在评论时将其符合“愚蠢”的幼稚单线错误（Karampatsis和Sutton，2020年）。
Bibek Bikram Shahi
项目爆米花飞行员：电影推荐系统：开发了一个推荐系统为模型创建API。技术堆栈：react，nodejs，numpy，pandas，seaborn，matplotlib，scikit-learn，烧瓶，jupyter-notebook url：github手写数字识别：用于手写数字的项目识别项目，该项目通过在MNIST DataSet Tech stack上培训的CNN型号的手写数字识别。 Pandas，Opencv，Seaborn
1. （A）ChatGPT 作为教育中的学习工具/优势
我让 ChatGPT 用各种语言编写了许多代码片段，发现生成的代码中大约有 2/5 是错误的，或者代码顺序错误。这与它从某个地方（可能是 GitHub）提取代码的事实一致。所以，如果说某种语言中不存在 base 97 算法，ChatGPT 就无法解决它，但却很自豪，表现得好像它可以解决一样。它还可以很好地举例说明各种代码库的工作原理，但同样，它仅限于它所知道的，它不知道的才是它真正不知道的。比如，当它试图发明一种标准字符串类的方法时，而这种方法在我告诉它使用的语言中并不存在。这让我把它看作是一种需要人类来管理的工具，以确保它不会把人们引向错误的方向。我认为 ChatGPT 对教育来说是无价的，因为你可以通过例子来学习东西。GitHub Copilot 是无价的，因为它能很好地处理编程中的日常任务，但我认为它的教育价值很低。 AI 艺术，我的未婚妻使用 Midjourney 帮助创作艺术作品，然后她自己画草图，以提高她的绘画水平。这对
fittest：Python中的进化机器学习
摘要。The -Fittest是一个新的Python库，专门研究使用进化优化方法的进化优化方法和机器学习方法。The -Fittest既提供了经典的进化算法和对开放访问中没有实现的这些算法的有效修改。在库的优点中是实施方法的性能，可访问性和易用性。 本文讨论了开发和领导项目的动机，并用使用示例描述了图书馆的结构，并与其他具有类似开发目标的项目进行了比较。 The-Fittest是使用现代代码分析和测试方法开发的GitHub和PYPI上的开源项目。 在撰写论文时，库的最新版本为0.2.3。在库的优点中是实施方法的性能，可访问性和易用性。本文讨论了开发和领导项目的动机，并用使用示例描述了图书馆的结构，并与其他具有类似开发目标的项目进行了比较。The-Fittest是使用现代代码分析和测试方法开发的GitHub和PYPI上的开源项目。在撰写论文时，库的最新版本为0.2.3。
Haekyu ParkHaekyu Park
关键字：解释深度学习训练，可视化，深度学习培训中的概念发展培训框架以及深度学习培训过程中概念进化的发现，它发表在ACM国际信息和知识管理会议上（CIKM），2023年。Haekyu Park，Seongmin Lee，Benjamin Hoover，Austin P Wright，Omar Shaikh，Rahul Duggal，Nilaksh Das，Kevin Li，Judy Hoffman，Duen Horng Chau chau fit> github